Python中多进程编程时全局变量的地址问题如何解决？

在Python多进程编程中，每个子进程都会复制父进程的内存空间，因此全局变量在子进程中实际上是独立的副本，而不是共享的同一内存地址。如果你需要在多个进程间共享数据，可以使用multiprocessing模块提供的共享内存机制。

这里是一个使用multiprocessing.Value和multiprocessing.Array来共享数据的例子：

import multiprocessing

def worker(shared_value, shared_array, index):
    # 修改共享的值
    shared_value.value += 1
    # 修改共享的数组
    shared_array[index] = index * 10

if __name__ == '__main__':
    # 创建一个共享的整数值，类型为'i'（整数），初始值为0
    shared_value = multiprocessing.Value('i', 0)
    # 创建一个共享的数组，类型为'i'，长度为5
    shared_array = multiprocessing.Array('i', 5)

    processes = []
    for i in range(5):
        p = multiprocessing.Process(target=worker, args=(shared_value, shared_array, i))
        processes.append(p)
        p.start()

    for p in processes:
        p.join()

    print(f"共享值的结果: {shared_value.value}")
    print(f"共享数组的结果: {list(shared_array)}")

这段代码演示了如何在多个进程间共享一个整数和一个数组。注意，multiprocessing.Value和multiprocessing.Array使用了锁来确保数据的一致性，但在复杂场景下你可能需要额外的同步机制。

总结：用multiprocessing提供的共享内存对象来解决。